"""Второй проход по промежуткам: без него часть фраз пропадает молча."""
import numpy as np

from app.pipeline import GAP_MIN_SEC, MIN_RECOVERED_CHARS, Pipeline, gap_ranges


def turn(start, end, text="реплика"):
    return {"speaker": 1, "start": start, "end": end, "text": text, "acoustics": {}}


class TestGapRanges:
    def test_finds_gap_between_turns(self):
        assert list(gap_ranges([turn(0, 5), turn(20, 25)], 30)) == [(5, 20), (25, 30)]

    def test_ignores_short_pauses(self):
        """Пауза в пару секунд - обычное дело в разговоре."""
        assert list(gap_ranges([turn(0, 5), turn(6, 25)], 25)) == []

    def test_finds_gap_before_first_turn(self):
        assert (0.0, 10) in list(gap_ranges([turn(10, 20)], 20))

    def test_finds_gap_after_last_turn(self):
        assert (20, 40) in list(gap_ranges([turn(10, 20)], 40))

    def test_no_turns_gives_whole_recording(self):
        assert list(gap_ranges([], 60)) == [(0.0, 60)]

    def test_overlapping_turns_do_not_create_negative_gap(self):
        """Реплики могут перекрываться, и конец предыдущей бывает позже начала следующей."""
        assert list(gap_ranges([turn(0, 30), turn(10, 20)], 25)) == []

    def test_boundary_is_inclusive(self):
        assert len(list(gap_ranges([turn(0, 5), turn(5 + GAP_MIN_SEC, 20)], 20))) == 1


class FakePipeline(Pipeline):
    """Подменяет распознавание: модели в этих проверках не нужны."""

    def __init__(self, answers):
        self.answers = answers
        self._replacements = {}

    def _recognize_safely(self, audio, depth=0):
        return self.answers.pop(0) if self.answers else ""


class TestRecovery:
    @staticmethod
    def samples(seconds=60):
        return np.zeros(seconds * 16000, dtype=np.float32)

    def test_recovered_turn_has_unknown_speaker(self):
        """Диаризация этих участков не видела, поэтому кто говорил - неизвестно."""
        pipe = FakePipeline(["Вы приносите справку, я назначаю инструктора."])
        out = pipe._recover_gaps(self.samples(), [turn(0, 5), turn(20, 25)], 25)
        assert out[0]["speaker"] == 0
        assert out[0]["recovered"] is True

    def test_short_result_is_dropped_as_noise(self):
        """Шелест бумаг звучит почти как речь и даёт короткие обрывки."""
        pipe = FakePipeline(["ага"])
        assert pipe._recover_gaps(self.samples(), [turn(0, 5), turn(20, 25)], 25) == []

    def test_empty_result_is_dropped(self):
        pipe = FakePipeline([""])
        assert pipe._recover_gaps(self.samples(), [turn(0, 5), turn(20, 25)], 25) == []

    def test_threshold_is_on_characters(self):
        text = "x" * MIN_RECOVERED_CHARS
        pipe = FakePipeline([text])
        assert len(pipe._recover_gaps(self.samples(), [turn(0, 5), turn(20, 25)], 25)) == 1

    def test_time_span_matches_the_gap(self):
        pipe = FakePipeline(["Вы приносите справку, я назначаю инструктора."])
        out = pipe._recover_gaps(self.samples(), [turn(0, 5), turn(20, 25)], 25)
        assert (out[0]["start"], out[0]["end"]) == (5, 20)


class TestSwitch:
    """Второй проход подхватывает и радио на фоне - должна быть возможность выключить."""

    def test_setting_defaults_to_on(self, tmp_path):
        from app.config import load_settings

        config = tmp_path / "config.toml"
        config.write_text("[processing]\nthreads=1\n", encoding="utf-8")
        assert load_settings(config).recover_gaps is True

    def test_setting_can_be_turned_off(self, tmp_path):
        from app.config import load_settings

        config = tmp_path / "config.toml"
        config.write_text("[processing]\nrecover_gaps=false\n", encoding="utf-8")
        assert load_settings(config).recover_gaps is False


class TestDiarizeSwitch:
    """Диаризация съедает 79 % времени, а её метку мы не используем."""

    def test_defaults_to_off(self, tmp_path):
        from app.config import load_settings

        config = tmp_path / "config.toml"
        config.write_text("[processing]\nthreads=1\n", encoding="utf-8")
        assert load_settings(config).diarize is False

    def test_can_be_turned_on(self, tmp_path):
        from app.config import load_settings

        config = tmp_path / "config.toml"
        config.write_text("[processing]\ndiarize=true\n", encoding="utf-8")
        assert load_settings(config).diarize is True

    def test_missing_vad_model_is_reported_clearly(self, tmp_path):
        """Отсутствие модели должно называться, а не падать где-то в недрах."""
        import numpy as np
        import pytest

        from app.pipeline import ModelsMissing, Pipeline

        pipe = Pipeline.__new__(Pipeline)
        pipe.models_dir = tmp_path
        pipe.threads = 1
        with pytest.raises(ModelsMissing, match="детектора речи"):
            pipe._vad_segments(np.zeros(16000, dtype=np.float32))